一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。...今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。...仍然对sashelp中的air数据排序，按照变量international airline travel (thousands)来排序（对应变量名为AIR）： ?...如： y＝PROBNORM（-2.58），结果为0.005。...如y＝probt（0.95），结果为0. 975。
但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。...把数据集转换成矩阵来，在很多情况下处理起来会方便得多，比如可以轻易的实现“如果第三行第五列的数字比第三行第六列的数字大，就把第二行第七列的数字增加1”这种问题。当然，方便的地方还远远不止这些。...仍然对sashelp中的air数据排序，按照变量international airline travel (thousands)来排序（对应变量名为AIR）： ?...如： y＝PROBNORM（-2.58），结果为0.005。...如y＝probt（0.95），结果为0. 975。
函数调用的结果被存储在变量 s 中。...由于NumPy数组是按列存储的，因此对二维数组使用sum()函数将对每一列进行求和。结果赋值给变量c1。...结果存储在一个名为 s1 的新 Series 对象中，其中 'A' 列的值用作索引。...这段代码的功能是生成随机数矩阵 a，并将该矩阵以不同的格式存储为文本文件。然后，通过 np.loadtxt() 函数加载这些文本文件中的数据，并存储在变量 b 和 c 中。...数据存储在名为a的pandas DataFrame中。 b = a.T 这行代码对DataFrame a进行转置，交换行和列，并将转置后的DataFrame赋值给b。
下面的代码告诉SAS对数据messy排序，并将排序后的数据存在neat中： PROC SORT DATA=messy OUT=neat; 选项nodupkey告诉SAS排序时删除重复值，比如： PROC...且如果使用list ，SAS会自动在两个变量之间加上空格；使用column或者formatted，SAS将会把变量放在任何你指定的地方。...结果如下： ? 3.11 用proc freq为数据计数 对一个变量计算频数叫做one-way，两个叫做two-way，多个叫做交叉表。...Across变量 corss变量，也需要define语句，不同的是，SAS默认不是对变量值求和，而是计数。...如： COLUMN Age,MEDIAN N; 为多个变量应用多个统计量，需要括号，如下面代码要求一个变量age应用两个统计量min和max；两个变量height和weight应用一个统计量mean：
但是，如果数据在文本文件中由不同的分隔符分隔，我们可以使用泛型read.table函数并将分隔符指定为函数中的参数。 基因组数据通常有一个metadata文件，其中包含有关数据集中每个样本的信息。...根据用户要对数据执行的操作，如需将这些列保留为character，可以设置read.csv()和read.table()的参数stringsAsFactors为FALSE。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...---- 因子的relevel 我们已经简要地讨论了一些因子，但只有在实战之后，这种数据类型才会变得更加直观。稍微绕道而行，了解如何在一个因素中重新定义类别。...这体现在它们在str()中输出的方式以及在各个类别的编号在因子中的位置。 注意：当您需要将因子中的特定类别作为“基础”类别（即等于1的类别）时，需要重新调整。
还是说重点，为啥没有执行53行代码呢，因为有%goto语句，如码所示，在%if语句条件为真的时候则执行了%goto exe(这儿的%if 和条件可以不写， 可以将第50行代码，直接换成 %goto exe...如果我们用%goto语句，会非常方便我们分段调试SAS Macro。它的使用不仅局限在调试的时候使用，在marco中也可以用，但满足一定条件的时候我想直接退出Macro的执行啊，等等。...1 SUM函数常规写法 SUM不就是求和么?是，SUM是求和。先来看常 ? 结果： ? 在data步中的SUM函数的使用，求多个变量的和针对行（见y变量的生成）。...在proc sql中的应用,可以求行之和(见yy变量的生成),也求列的和（见yyy变量的生成）。好吧，这都是常规的用法。 2 SUM非常规写法 SAS中的”布尔类型”：真（1），假（0） ?...在sum函数中写条件，如果满足条件则返回1，不满足则返回0，在实际编程中有什么用途呢，一定用的上，而且针对一些特殊问题，解决起来是非常便捷的。
; 这个语句之后可以用/option的形式添加选项，主要下面几个： LIST：用list形式打印交叉表（而不是网格） MISSING：频率统计量中包含缺失值 NOCOL：强制在交叉表中不打印列百分比 NOROW...改变列顶部 proc report中几种方法可以改变列顶部，4.1中的label语句，或者用define语句指定列顶部，下面的代码使得SAS的report按照age排序，并且以“Age at Admission...Missing选项也出现在了proc语句中，因此缺失值也会被考虑在报告中： ? 输出结果为： ? Region有三个变量值，第一个是missing缺失值。...Across变量 corss变量，也需要define语句，不同的是，SAS默认不是对变量值求和，而是计数。...如： COLUMN Age,MEDIAN N; 为多个变量应用多个统计量，需要括号，如下面代码要求一个变量age应用两个统计量min和max；两个变量height和weight应用一个统计量mean：
数据集的每一行叫做一个观测(Observation)，每列叫做一个变量(Variable)。SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表。 2....表达式把常量、变量、函数调用用运算符、括号连接起来得到一个计算结果。 SAS常量主要有数值型、字符型两种，并且还提供了用于表达日期、时间的数据类型。...SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。日期、时间等变量存为数值型。SAS的数值型变量可以存储任意整数、定点实数、浮点实数，一般不关心其区别。数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。...','上海') 逻辑运算符：＆(AND) l (OR) ^(NOT) 连接两个字符串的l l（两个连续的l号） 取两个运算值中较大一个的（比如3 5结果为5），取两个运算值中较小一个的>< 1.2...在SAS程序中可以加入注释，注释使用C语言语法，用/*和*／在两端界定注释，这种注释可以出现在任何允许加入空格的位置，可以占多行。
SAS中数组主要用于迭代处理如变量。SAS/IML更接近的模拟NumPy数组。但SAS/IML 在这些示例的范围之外。 ? 一个Series可以有一个索引标签列表。 ?...这有点类似于在SAS日志中使用PUT来检查变量值。 下面显示了size、shape和ndim属性（分别对应于，单元格个数、行/列、维数）。 ?...5 rows × 27 columns OBS=n在SAS中确定用于输入的观察数。 PROC PRINT的输出在此处不显示。 下面的单元格显示的是范围按列的输出。...与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ? 用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。 ? ?...相应的SAS程序如下所示。PROC SQL SELECT INTO子句将变量col6的计算平均值存储到宏变量&col6_mean中。
eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints) eo 用X、Spec和Constraints作为参数，来执行投资组合优化分析，并将结果存储在eo变量中。...对第二个类数据集进行分析： 读取名为"sample2.csv"的CSV文件，并将其存储在变量X0中。然后，计算X0数据集的行数，并加载了两个R包：fPortfolio和tseries。...eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints); eo 执行投资组合优化分析，并将结果存储在eo变量中。...jo = getTargetReturn(eo) 获取eo对象的目标收益率，并将其存储在jo变量中。 fo = gtTrgeRsk(eo) 获取eo对象的目标风险，并将其存储在fo变量中。...qo = geWigts(eo); qo 获取eo对象的资产权重，并将其存储在qo变量中。 选择X的最后30行（即最近30个时间点）作为变量too存储。
1 赋值语句 在SAS中用赋值语句计算一个值并存放到变量中。 格式为 变量名=表达式： 例如 ? 2 输出语句 SAS数据步的输出一般是数据集，用赋值语句计算的结果会自动写入数据集。...PUT语句在关键字后面列出要输出的各项，每一项可以是变量名或字符串，不能为数值常量或表达式，各项之间用空格分开。PUT语句的输出结果显示在LOG窗口。...PUT语句的输出项还可以指定具体列位置 put x 10-20 .6; X数值显示在第10-20列，保留6位小数 put x 20.6 y 20.8; X显示在1-20列，6位小数。...Y显示在21-40列，8位小数 如果希望PUT语句的输出不产生换行，使下一个PUT的结果可以显示在同一行，只要在PUT语句结尾处加一个@符， 如 put x @; PUT语句的输出结果缺省情况下被送到运行记录窗口...另一种形式： SELECT; WHEN(条件)语句； WHEN(条件)语句； OTHERWISE语句： END; 4 循环结构 1.
eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints)eo用X、Spec和Constraints作为参数，来执行投资组合优化分析，并将结果存储在eo变量中。...对第二个类数据集进行分析：读取名为"sample2.csv"的CSV文件，并将其存储在变量X0中。然后，计算X0数据集的行数，并加载了两个R包：fPortfolio和tseries。...X = na.omit(X)删除X中包含缺失值的行。eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints); eo执行投资组合优化分析，并将结果存储在eo变量中。...jo = getTargetReturn(eo)获取eo对象的目标收益率，并将其存储在jo变量中。fo = gtTrgeRsk(eo)获取eo对象的目标风险，并将其存储在fo变量中。...qo = geWigts(eo); qo获取eo对象的资产权重，并将其存储在qo变量中。选择X的最后30行（即最近30个时间点）作为变量too存储。
答案： 4.如何从1维数组中提取满足给定条件的元素？ 难度：1 问题：从arr数组中提取所有奇数元素。 输入： 输出： 答案： 5.在numpy数组中，如何用另一个值替换满足条件的元素？...难度：2 问题：在iris_2d的sepallength（第1列）中查找缺失值的数量和位置。 答案： 34.如何根据两个或多个条件过滤一个numpy数组？...答案： 44.如何按列排序二维数组？ 难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？...难度：3 问题：创建由分类变量分组的行号。使用iris的species中的样品作为输入。 输入： 输出： 答案： 53.如何根据给定的分类变量创建分组ID？...输入： 答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？ 难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。
查询数据 主题 描述 简单查询 向您展示如何从单个表中查询数据。 列别名 了解如何为查询中的列或表达式分配临时名称。 排序 指导您如何对查询返回的结果集进行排序。...交叉连接 生成两个或多个表中的行的笛卡尔积。 自然连接 根据连接表中的公共列名称，使用隐式连接条件连接两个或多个表。 第 4 节....数据分组 主题 描述 GROUP BY 将行分成组并对每个组应用聚合函数。 HAVING 对组应用条件。 第 5 节. 集合运算 主题 描述 UNION 将多个查询的结果集合并为一个结果集。...INTERSECT 组合两个或多个查询的结果集并返回一个结果集，该结果集的行都出现在两个结果集中。 EXCEPT 返回第一个查询中未出现在第二个查询的输出中的行。 第 6 节....主题 描述 插入 指导您如何将单行插入表中。 插入多行 向您展示如何在表中插入多行。 更新 更新表中的现有数据。 连接更新 根据另一个表中的值更新表中的值。 删除 删除表中的数据。
3.构建DataFrame 另一种选择是从内存中已经存储的数据中构建一个dataframe。...4.DataFrames的基本操作 DataFrame最好的地方(在我看来)是你可以： 轻松访问其列，如d.area返回列值(或者df[’ Area ']——适用于包含空格的列名) 将列作为自变量进行操作...，例如使用afterdf. population /= 10**6人口以百万计存储，下面的命令根据现有列中的值创建一个名为density的新列。...就像1:1关系一样，在Pandas中连接一对1:n相关的表，你有两种选择。如果要合并的列或者不在索引中，并且可以丢弃碰巧在两张表的索引中都存在的列，则使用merge。...它将索引和列合并到MultiIndex中： 另一种选择是使用melt： 注意，melt以不同的方式对结果行进行排序。
161393.0 7、使用df中的数据分组统计每个人的交易额平均值（保留2位小数），将统计结果放入dff变量中并显示该结果 dff = df.groupby('姓名')['交易额'].mean().round...然后，使用.round(2)方法将平均值保留两位小数。最后，将结果存储在新的 Series 对象dff中。dff是一个包含每个姓名对应的平均交易额的 Series，其中索引是姓名，值是平均交易额。...然后，使用.sum()方法两次对这个布尔值的 DataFrame 进行求和，第一次对每列求和，第二次对每行的结果再求和。...（或称为"Sheet3"）的数据，并将其存储在名为df2的 DataFrame 中。...然后，使用merge方法将df和df2 DataFrame 进行合并，根据共同的列进行匹配。默认情况下，merge方法会根据两个 DataFrame 中的共同列进行内连接。
条件格式：学习如何使用条件格式来突出显示满足特定条件的单元格。 图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。 数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。...条件格式 高亮显示特定数据：在“开始”选项卡中使用“条件格式”根据条件自动设置单元格格式。 13. 合并与拆分单元格 合并单元格：选中多个单元格，点击“合并与居中”。...以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...print(sales_monthly) 这个实战案例展示了如何在Python中使用Pandas库进行数据的读取、类型转换、增加列、分组求和、排序和查看结果。
（2）相关分析主要是描述两个变量之间相关关系的密切程度；回归分析不仅可以揭示变量X对变量Y的影响程度，还可以根据回归模型进行预测。 回归分析模型主要包括线性回归及非线性回归两种。...第4列的标准化系数用来测量自变量对因变量的重要性，只有将因变量和自变量标准化到统一的量纲下才能进行重要性的比较与衡量，本例中标准化系数为0.816，与相关系数结果是一致的。...逐步回归会根据每个自变量对模型的贡献对自变量进行依次筛选，逐步剔除那些没有显著统计学意义的自变量，直至再也没有不显著的自变量从回归模型中剔除为止，这是一个模型自动优化的过程，在多重线性回归中应用较广。...但其实夹缝中还有几个方法在顽强生存着，而且其实很有生命力。weibull回归就是其中之一。cox回归受欢迎的原因是它简单，用的时候不用考虑条件（除了等比例条件之外），大多数生存数据都可以用。...例如，可能希望尝试用几组不同的自变量为学生的分数建模。在一个模型中仅使用人口统计变量，而在另一个模型选择有关学校和教室的变量，如每位学生的支出和师生比。
） 【SAS Says】基础篇：读取数据（下） 【SAS Says】基础篇：开发数据 在微信号“shushuojun”中回复“SAS”查看。...其他过程BY告诉过程对变量进行分别分析，且是可选的。...下面的代码告诉SAS对数据messy排序，并将排序后的数据存在neat中： PROC SORT DATA=messy OUT=neat; 选项nodupkey告诉SAS排序时删除重复值，比如： PROC...也可以用列在value语句中的变量分配格式。 例子有一份关于汽车公司客户的调查信息。...且如果使用list ，SAS会自动在两个变量之间加上空格；使用column或者formatted，SAS将会把变量放在任何你指定的地方。
将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为_DRUG_NETWORK_的表中。该表只有两列数值类型的_FROM_和_TO_。...这里的_put_函数将两个数字列都转换为新的字符列_SOURCE_和_TARGET_。...给定此数据集，我们可以执行基本统计信息，例如跨列的不同计数： 结果表显示，确定了我们网络中的24个社区。 ? 让我们看一下最大的5个最大社区，并分析节点分布。...我们将获取的行重定向到Python变量中。我们将使用它来生成条形图，显示前5个最大的社区： ? 这表明最大的社区13具有35个顶点。以下示例显示社区4中的节点： ?...通常，需要根据您的网络规模和期望的结果来调整社区的数量。将小型社区合并为大型社区。
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